基于多特征的红外与可见光图像融合方法的研究
基于NSCT的红外与可见光图像融合方法研究
５ ２ ，０ ６ １ ０ ０ ２ （ ２ ０ １ ５ ）
Ｌａ ｓ ｅ ｒ ＆ ０ｐ ｔ Ｏ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ Ｐｒ ｏ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ
￣ ２ ０ １ ５ （ 中国激光》 杂 志 社
基 于 ＮＳ ＣＴ的红 外 与 可见 光 图像 融合 方 法 研 究
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ａ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｉ ｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ ａ ｎｄ ｎ ｏ ｎ — ｓ ｕ ｂ ｓ ａ ｍｐｌ ｅ ｄ Ｃｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｌ ｅ ｔ
够 取 得 较 好 的 视 觉 效果 和量 化 数 据 ， 相 比 于其 他 基 于 ＮＳ Ｃ Ｔ的融 合 方 法 ， 熵值提高 了Ｏ ． ５ ％～ ６ ． ８ ％， 空 间频 率 提 高 了 １ ％～
１ ３ ％， 标准方差提高了０ ～ ２ ４ ． １ ％， 是 一 种 简 单 有效 的融 合 方 法 。 关键 词 图像 处 理 ； 非下采样轮廊波变换； 图像 融 合 ； 红 外 图像 ； 可 见 光 图像 ； 区域 能 量
陈 木生 。 蔡植 善
泉州 师 范学 院物 理 与 信 息 工 程 学 院， 福建 泉州 ３ ６ ２ ０ ０ ０ 信息功能材料福建省高校重点实验室， 福建 泉州 ３ ６ ２ ０ ０ ０ 摘 要 针 对 红 外 与 可 见 光 融 合 的特 点 ， 提 出一种基 于非下采样 Ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｌ ｅ ｔ 变换 （ ＮＳ Ｃ Ｔ ） 和 区域 能 量 判 断 的 图 像 融 合
遥感影像的可见光和红外图像融合方法研究
遥感影像的可见光和红外图像融合方法研究摘要：遥感影像融合是将多源遥感影像的信息有机地结合起来，以获取更多、更高质量的地理信息的过程。
其中，可见光和红外图像的融合被广泛应用于军事、气象、农业、环境等领域。
本文对可见光和红外图像融合的方法进行了研究和总结，包括传统的图像融合方法和基于深度学习的图像融合方法，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言可见光图像和红外图像是遥感数据中常见的两种图像，它们分别捕捉了不同光谱范围内的信息。
可见光图像能够提供地物的几何形状、颜色和纹理等信息，红外图像则能够反映地物的热特性。
将这两种图像进行融合可以充分利用它们的优势，提高遥感图像的分类和识别性能。
2. 传统的图像融合方法传统的图像融合方法主要包括像素级融合和特征级融合两种方法。
2.1 像素级融合像素级融合方法直接将可见光和红外图像的像素进行组合。
其中，加权平均法是最简单的方法，它根据像素的权重将两幅图像进行加权平均得到融合图像。
另外，变换域融合方法如小波变换和主成分分析也得到了广泛应用。
这些方法能够提取图像的频率和相位信息，将两幅图像进行适应性融合。
2.2 特征级融合特征级融合方法通过提取可见光和红外图像的特征，将特征进行融合。
常用的特征包括梯度、边缘、纹理等。
其中，拉普拉斯金字塔和傅里叶谱分析是两种常用的特征级融合方法。
这些方法能够提取图像的边缘和细节信息，对融合结果具有很好的保边性。
3. 基于深度学习的图像融合方法深度学习在图像融合领域取得了显著的成果。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中最常用的网络结构之一。
将CNN应用于图像融合可以通过学习图像的特征，得到更好的融合效果。
3.1 基于卷积神经网络的图像融合方法基于CNN的图像融合方法主要包括两种：基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）和基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）的方法。
红外和可见光图像融合算法研究答辩稿
把握不好，要么图像整体暗淡，要么整体就偏亮，且边缘信息比较 模糊，对比度较低。
融合结果图像分析
●基于区域对比度的融合方法所得到的图像模糊，信息熵 小，分析编写程序和算法可能是在计算过程中灰度值超出 了0~255的范围，也可能是计算的高频分量值过小，对比 度值异常过大，接近于无穷大，导致了图像局部偏亮或者 局部暗淡，融合图像质量不够好。
6.5223 6.2178 6.2819 6.7375
标准差std 29.5083
23.8603 22.2666 21.4988 29.9311
平均梯度 4.2927
4.3085 3.2953 3.3771 4.6958
空间频率 9.1607
8.4296 6.4550 6.6744 11.4168
对应像素取 平均值
对应像素加 权平均 基于区域能 量取大 基于区域能 量取小 基于区域对 比度
6.5445
1.8530e-04
24.3389
33.9577
4.5668
16.2664
9.5732
36.5167
融合结果图像分析
通过对融合结果图像的观察和对指标的分析可以得出： ●融合图像质量最好融合方法：基于区域能量的融合方法
2.在日常生活中，我们所见到的图像绝大部分都是可见 光图像(如电视机图像、数码照相机)。
3.图像融合技术是在兴起于70年代末的信息融合技术的 基础上发展起来的图像处理新技术，在多传感器信息融 合领域中，图像融合是应用最为广泛，发表文献最多的 一个方向。
选题的意义
图像融合的概念
图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理 和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质 量的图像，对场景有更全面、清晰的描述，从而更有利于人眼的识别和机器 的自动探测，提高图像信息的利用率和可靠率。
红外与可见光图像融合算法研究
红外与可见光图像融合算法研究一、本文概述随着科技的发展，图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，尤其在军事、医疗、安全监控等领域，其应用日益广泛。
红外与可见光图像融合算法作为图像处理技术的一个重要分支，近年来受到了广泛关注和研究。
本文旨在深入探讨红外与可见光图像融合算法的原理、方法及其应用，为相关领域的研究和实践提供理论支持和技术指导。
本文将概述红外与可见光图像融合的基本概念，包括红外图像和可见光图像的特点、图像融合的必要性以及融合的基本原理。
在此基础上，将详细介绍目前国内外在红外与可见光图像融合领域的研究现状和发展趋势，包括各种融合算法的优势和局限性。
本文将重点研究红外与可见光图像融合的关键技术，包括图像预处理、特征提取、融合策略等。
针对这些关键技术，本文将深入分析其原理、方法及其优缺点，并结合实际案例进行具体说明。
同时，本文还将探讨如何优化融合算法，以提高融合图像的质量和效率。
本文将通过实验验证所研究的红外与可见光图像融合算法的有效性和可行性。
通过实验数据的收集、处理和分析，将评估融合算法的性能指标，如清晰度、对比度、融合度等，并与其他算法进行对比分析。
本文还将讨论融合算法在实际应用中的潜力和挑战，为未来的研究提供方向和建议。
本文将全面深入地研究红外与可见光图像融合算法的原理、方法及其应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益参考和借鉴。
二、红外与可见光图像融合技术概述红外与可见光图像融合技术是一种多源信息融合技术，旨在将红外图像和可见光图像中的有用信息进行融合，以生成一种包含更多信息、更具可读性和可理解性的新图像。
这种技术能够结合不同传感器捕捉到的信息，利用它们各自的优点，以弥补彼此的不足。
红外图像主要反映物体的热辐射信息，对于隐蔽目标、伪装目标以及夜间目标的检测具有显著优势。
红外图像往往分辨率较低，且难以区分目标的细节和纹理。
而可见光图像则提供了丰富的色彩和纹理信息，对于场景的识别和目标的分类具有较好的效果。
红外与可见光图像融合算法研究
红外与可见光图像融合算法研究红外与可见光图像融合算法研究摘要：随着红外与可见光图像获取技术的发展，红外与可见光图像融合技术展现了其巨大的应用潜力。
本文通过对红外与可见光图像融合算法的研究，探索其在军事、安防、医疗等领域的应用，并比较了目前常用的融合算法的特点和优劣。
关键词：红外图像、可见光图像、融合算法、应用潜力、特点、优劣一、引言红外与可见光图像融合技术是将红外与可见光图像信息相互融合，提取双方图像的优势特征，实现整体图像质量的提高与增强。
随着红外与可见光图像获取技术的不断进步，红外与可见光图像融合技术在军事、安防、医疗等领域的应用也越来越广泛。
二、红外与可见光图像融合算法的研究与应用1. 学习和融合算法学习和融合算法是常用的图像融合方法之一，它将可见光图像和红外图像作为训练样本，通过学习的方法将两种图像的特征进行融合。
该算法不仅能够提高图像的清晰度和细节表现力，还能够提高图像的目标检测和识别能力。
在军事领域，该算法被广泛应用于无人机、导弹等武器系统的目标识别与跟踪。
然而，该算法对训练样本的质量和数量要求较高，且实时性较差。
2. 基于传统方法的图像融合算法基于传统方法的图像融合算法主要包括像素级融合、小波变换融合和相关融合等。
其中像素级融合算法是最简单的一种方法，它将红外图像和可见光图像的像素进行简单的加权平均。
该算法的优点是实现简单，且实时性较好，但其融合效果较为粗糙，细节信息展示不够明显。
小波变换融合算法能够更好地提取图像的低频和高频信息，实现了对图像的多尺度分析，但其计算复杂度较高。
相关融合算法是在空间域和频域两个方向上进行融合，能够更好地保留图像的细节信息，但其对噪声比较敏感。
3. 深度学习方法近年来，深度学习方法在图像处理领域取得了巨大的突破，红外与可见光图像融合算法也采用了这一方法。
深度学习方法通过神经网络的训练，能够自动提取图像的特征信息，并实现更精确的融合效果。
例如，将红外图像和可见光图像作为输入，通过卷积神经网络进行训练，得到融合后的图像。
红外与可见光图像融合算法研究
红外与可见光图像融合算法研究随着红外和可见光摄像技术的进步，红外与可见光图像融合技术成为当前研究的热点之一。
红外图像和可见光图像各有其独特的优势，在特定的应用领域中，将两者融合可以提供更全面、更准确的信息，从而改善图像的识别和分析性能。
红外图像主要反映目标的热量分布情况，能够穿透雾霾、烟尘等干扰，适用于夜间监测、目标探测等场景。
而可见光图像则能够提供丰富的纹理和颜色信息，适用于白天场景下的目标识别和追踪。
因此，将红外图像和可见光图像进行融合可以充分利用两者的优势，提高图像的可视性和识别能力。
红外与可见光图像融合算法是指将两幅不同模态的图像融合为一幅综合图像的过程。
目前，常用的融合算法包括基于像素级的融合算法和基于特征级的融合算法。
像素级融合算法直接对两幅图像的像素进行加权平均或最大值选择等操作，简单高效，但无法充分利用两幅图像的特征信息。
特征级融合算法则利用图像的特征信息（如边缘、纹理等）进行融合，能够提取更丰富的信息，但计算复杂度较高。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习算法在红外与可见光图像融合中的应用逐渐增多。
深度学习算法能够自动学习图像的特征表示，通过卷积神经网络等结构，将图像的特征进行提取和融合，提高了融合结果的质量和准确性。
但深度学习算法在数据需求和计算资源方面存在一定的限制，需要大量的标注数据和高性能计算设备。
红外与可见光图像融合算法的研究还面临着许多挑战，如如何充分利用两幅图像中的信息、如何提高融合结果的视觉质量、如何提高算法的实时性等。
未来的研究可以从以下几个方面进行：优化融合算法的性能，提高融合结果的清晰度和准确性；研究多模态图像融合算法，将更多类型的图像信息进行融合；开发适用于特定应用场景的融合算法，提高图像在特定环境下的识别能力。
总之，红外与可见光图像融合算法的研究对于提高图像识别和分析性能具有重要意义。
未来的研究需要继续探索新的融合算法，并结合实际应用需求，不断提高融合算法的性能和实用性，推动该领域的发。
红外与可见光的图像融合系统及应用研究
红外与可见光的图像融合系统及应用研究摘要：红外与可见光的图像融合技术近年来得到了广泛的研究与应用。
本文主要介绍了红外与可见光图像融合系统的基本原理和实现方法，并探讨了该技术在军事、安防、医疗等领域的应用和研究进展。
通过深入分析，我们认为红外与可见光图像融合系统的研究和应用前景广阔，有望在各个领域得到更加广泛的应用和推广。
一、引言红外和可见光图像融合技术是将红外图像与可见光图像进行融合，以提高图像质量和对目标的识别能力。
随着红外技术的发展和应用，红外图像的分辨率和对比度得到了大幅提高，但在细节信息和颜色还原方面仍有一定的不足。
可见光图像虽然具有良好的颜色还原和细节信息，但在特定条件下，如夜间或低光条件下，可见光图像的能力受到限制。
因此，将红外图像与可见光图像进行融合，可以充分发挥二者的优势，提高图像质量和识别能力。
二、红外与可见光图像融合系统的基本原理红外与可见光图像融合系统包括图像采集、预处理、特征提取和融合四个主要步骤。
首先，通过专用的红外和可见光相机采集红外图像和可见光图像。
然后对采集的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等，以提高图像质量。
接下来，通过特征提取算法提取红外图像和可见光图像的特征，包括边缘、纹理等。
最后，通过融合算法将红外图像和可见光图像进行融合，得到一幅融合图像。
三、红外与可见光图像融合系统的实现方法红外与可见光图像融合系统有多种实现方法，包括多分辨率分解法、拉普拉斯金字塔法、小波变换法等。
多分辨率分解法是将红外图像和可见光图像进行多次分解，然后通过图像融合算法将分解后的图像进行重构。
拉普拉斯金字塔法是通过金字塔算法将红外图像和可见光图像进行多次分解，然后通过图像融合算法在不同尺度上进行融合，再通过反向金字塔操作得到最终的融合结果。
小波变换法是将红外图像和可见光图像进行小波变换，在小波域下进行融合，最后通过小波逆变换得到融合结果。
四、红外与可见光图像融合系统的应用红外与可见光图像融合技术在军事、安防、医疗等领域有广泛的应用。
红外与可见光的图像融合系统及应用研究
红外与可见光的图像融合系统及应用研究红外与可见光的图像融合系统及应用研究摘要：红外与可见光图像融合系统用于整合红外和可见光图像中的不同信息，提供更全面和有用的图像数据。
本文旨在探讨红外与可见光的图像融合系统的原理和应用，并介绍其在军事、航空航天、环境监测、医学等领域的广泛应用。
一、引言红外与可见光是常用的图像获取技术，它们在不同波长范围内捕获图像信息。
然而，它们各自具有有限的数据可用性和信息表达能力。
红外图像能够感知目标的热量，但无法提供目标的颜色和形态信息。
可见光图像则能提供目标的形态、纹理以及颜色等信息，却无法穿透烟雾、低照度等特殊环境。
因此，将红外和可见光图像融合起来，能够补充彼此的不足，实现更全面的目标检测和图像分析。
二、红外与可见光图像融合系统的原理红外与可见光图像融合系统主要由以下几个模块组成：图像获取模块、图像预处理模块、特征提取模块、融合算法模块和图像显示模块。
1. 图像获取模块：通过红外和可见光传感器获取两种图像数据。
2. 图像预处理模块：对获取到的图像进行去噪、增强、配准等预处理操作，以减少后续处理中的噪声和误差。
3. 特征提取模块：基于融合目标的特点，提取红外和可见光图像中的特征信息，如边缘、纹理、颜色等。
4. 融合算法模块：采用图像融合算法将红外和可见光图像融合，生成一幅融合度较高的图像。
5. 图像显示模块：将融合后的图像显示出来供用户观看和分析。
三、红外与可见光图像融合系统的应用1. 军事领域：红外与可见光图像融合系统在军事侦察、目标识别和导弹导航等方面发挥着重要作用。
红外图像能够检测隐蔽在夜间的目标，可见光图像则提供目标的形状和纹理信息，两者融合后可实现目标的全天候监测和定位。
2. 航空航天领域：红外与可见光图像融合系统在航空航天领域用于目标探测和导航。
红外图像能够探测到飞机发动机等热源，可见光图像则提供飞行器周围的环境信息，两者融合后可实现对隐蔽目标的探测和导航。
3. 环境监测：红外与可见光图像融合系统在环境监测领域能够提供更全面和准确的数据。
基于多特征的红外与可见光图像融合
合 方 法 。首 先 ， 对 多 尺 度 分 解 后 的低 频 系数 进 行 边 缘 特 征 、 平均梯 度特征 的提取 ， 同时对 高频系数进 行相关 信号强度 比
融 合 图像 的低 频 系数 ， 并 对 低 频 和 高频 系 数进 行 多 尺 度 逆 变 换 得 到 融 合 图像 。实 验 表 明 ， 本 文 方 法 的融 合 性 能优 于 经 典
的融合方法 ， 其融合质量评 价指 标 中的标 准差 、 空间 频率 、 信 息熵 和平 均梯 度 分别 提 高 了 １ ５ ． １ ２ 、 ４ ． ３ Ｏ 、 ６ ． １ ５ 和
基 于 多特 征 的红 外 与 可 见 光 图像 融合
杨 桄 ， 童 涛
，
陆松岩 ， 李紫阳 ， 郑 悦
（ １ ． 空军航 空大学， 吉林 长春 １ ３ ０ ０ ２ ２ ； ２ ． 中国人 民解放军 ９ ３ ０ １ ０ 部 队， 辽宁 沈阳 １ １ ０ ０ ０ ０ ）
３ ．４ ４ 。
关 键
词： 图像 融 合 ； 红 外 图像 ； 可 见 光 图像 ； 边缘特征 ； 相 关 信 号 强度 比 ； 平均梯度 ； 特 征 级 融合 文献标 识码 ： Ａ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ７ ８ ８ ／ ＯＰ Ｅ ． ２ ０ １ ４ ２ ２ ０ ２ ． ０ ４ ８ ９
中图 分 类 号 ： Ｔ Ｐ ７ ５ １
Ｆｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｉ ｎｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ ａ ｎｄ ｖ ｉ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ・ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ
可见光与红外图像的特征转换方法研究
可见光与红外图像的特征转换方法研究近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，可见光和红外图像的特征转换方法备受研究者们的关注。
可见光和红外图像在物理特性和应用领域上存在明显差异，但二者之间存在一定的关联性。
研究如何将可见光和红外图像进行特征转换，可以为军事、安防、医学等领域带来许多潜在应用。
针对可见光与红外图像的特征转换，目前研究主要集中在以下几个方面。
首先，基于图像融合的特征转换方法。
图像融合是将可见光和红外图像融合成一张多模态的图像，以提取出其中的共同特征。
传统的图像融合方法包括像素级融合和特征级融合。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度卷积神经网络的图像融合方法得到了广泛应用，能够实现更加精细的特征转换。
其次，基于特征提取的特征转换方法。
该方法通过提取可见光和红外图像的共同特征，来实现两者之间的特征转换。
常用的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等。
这些方法能够有效地提取图像的纹理、形状等特征，为可见光和红外图像的特征转换提供了基础。
另外，基于生成对抗网络（GAN）的特征转换方法也成为研究热点。
GAN是一种通过训练生成器和判别器来实现图像转换的方法。
通过训练，生成器可以将可见光图像转换成红外图像，或者将红外图像转换成可见光图像。
这种方法能够实现图像的风格迁移，为可见光和红外图像的特征转换提供了一种新的思路。
总之，可见光与红外图像的特征转换方法研究有着广泛的应用前景。
通过特征转换，可以将两种图像之间的信息互相转化，为各个领域的应用提供更多可能性。
未来的研究可以进一步探索更加高效、准确的特征转换方法，并结合实际应用场景进行验证。
希望这些研究能够为相关领域的发展和进步做出贡献。
基于红外及可见光图像融合的道路目标检测优化方法
实验设计与结果分析
数据集构建
收集不同场景、光照条件下的红外图像与可见光图像，并 进行预处理和标注，构建适用于道路目标检测的数据集。
评价指标
采用准确率、召回率、F1分数等指标评价不同方法的性 能。同时，分析算法在不同光照、天气条件下的鲁棒性。
对比实验
设计多组对比实验，包括基于单一可见光图像、单一红外 图像以及融合图像的目标检测实验，以验证融合图像在道 路目标检测中的优势。
目标检测应用
道路目标检测是目标检测技术在 智能交通系统中的一个重要应用 ，用于检测道路上的车辆、行人 、交通标志等关键目标。
基于深度学习的目标检测方法
卷积神经网络（CNN）
CNN是深度学习领域最常用的网络结构之一，通过卷积层 、池化层等提取图像特征，为后续的目标检测任务提供基 础。
R-CNN系列算法
3. F1分数
准确率和召回率的调和平 均数，综合评估系统的性 能。
4. 处理速度
衡量系统处理每张图像所 需的时间，对于实时应用 来说，处理速度越快越好 。
与其他方法的对比分析
基于单一传感器的方法
相比于仅使用红外或可见光图像的方法，基于图像融合的方法可 以利用两种传感器的互补信息，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
04
基于融合图像的道路目标检测优化方法
融合图像在道路目标检测中的应用
增强目标信息
红外图像能够捕捉到可见光图像中难以识别的目标，如夜间 或恶劣天气下的行人、车辆。通过图像融合，我们可以将红 外图像中的目标信息与可见光图像中的纹理、颜色信息相结 合，从而更全面地感知道路环境。
提高检测鲁棒性
红外图像受光照条件影响较小，与可见光图像融合后，可以 降低光照变化对目标检测算法的影响，提高算法的鲁棒性。
基于多尺度分析的红外与可见光图像融合研究
0 引言图像融合旨在结合不同传感器的优点，把同时获取的多幅相同目标图像融合在一起，输出一幅能够更好的被计算机分析处理的图像。
目前，图像融合技术在军事、遥感、医学等领域广泛应用。
红外与可见光图像融合是一个研究较多的方向。
红外与可见光图像融合属于不同类型传感器图像融合。
两种传感器成像机理不同，包含的场景信息也不相同：可见光图像体现不同物体对可见光反射能力，纹理细节丰富，但比较依赖光照，一旦目标场景能见度低或者有遮挡，将无法获取有效信息；红外图像表征目标场景热辐射情况，不受外界复杂光照条件影响，但图像细节表现不明显，分辨率低。
将红外与可见光图像融合可以较好的提升图像分辨率，弥补单一传感器场景表达的局限性，形成目标信息丰富的融合图像[1]。
根据红外与可见光图像融合过程中处理域的不同，分为空间域法和变换域法两类，空间域法直接对两种图像的像素进行操作计算，实时性强，但不能充分考虑像素点之间的关联信息，纹理细节丢失严重；变换域法从图像的稀疏表示入手，具有频谱和空间一致性，是目前图像融合的主流研究方向。
1 多尺度分析方法基于多尺度分析的图像融合基本思路是对红外和可见光两种源图像分别进行相同方法的多尺度分解，然后根据一定的融合规则对分解后的高频和低频分量系数做融合运算，最后经过多尺度逆变换得到融合图像。
目前常见的多尺度分析方法有小波变换、非下采样Contourlet 变换、Shearlet 变换、Tetrolet 变换等，这些基于变换域的融合方法，已经成为红外与可见光图像融合的发展方向。
1.1 小波变换小波变换具有优良的可变时频域分辨率、方向选择性和分析数据量小等特性，在图像融合过程中，首先对源图像进行小波分解，获得低频图像信息，以及垂直、水平和对角线三个方向子图像信息，在不同频率分量使用不同融合规则创建图像，通过小波逆变换重构融合图像。
小波变换能够很好的反映图像点奇异性，但不能最优表达图像的边界和线特征信息，因此融合图像有明显的边缘模糊和分块现象[2]。
基于多尺度几何分析的红外与可见光图像融合方法研究
基于多尺度几何分析的红外与可见光图像融合方法研究基于多尺度几何分析的红外与可见光图像融合方法研究摘要：红外与可见光图像融合是一个重要的研究方向，可以提供更加全面和准确的信息用于目标检测、目标识别和图像分析等应用。
本文通过基于多尺度几何分析的方法，实现了对红外与可见光图像的有效融合。
首先介绍了红外与可见光图像的特点及其融合的重要性，然后详细论述了多尺度几何分析的理论基础和基本原理。
接着，提出了一种基于多尺度几何分析的红外与可见光图像融合方法，并对该方法的实验结果进行了详细的分析和评估。
最后，总结了本文的研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：红外图像；可见光图像；图像融合；多尺度几何分析1. 引言红外与可见光图像融合是一种将红外信息和可见光信息相结合的方法，可以提供更加全面和准确的图像信息。
红外图像和可见光图像在物理特性和成像原理上存在着较大的差异，红外图像能够在低光条件下工作并获取目标的热量信息，而可见光图像则能够提供目标的形状和颜色信息。
因此，将这两种不同波段的图像进行融合可以提高目标检测和识别的准确性。
2. 多尺度几何分析的理论基础多尺度几何分析是一种用来描述和处理图像中不同尺度结构的方法。
它通过不同尺度空间的滤波操作将图像分解为不同的频带，然后通过逆滤波操作将图像重构回原始尺度。
多尺度几何分析方法通常基于小波变换和尺度空间分析，可以提取图像中的边缘、角点和纹理等特征。
3. 基于多尺度几何分析的红外与可见光图像融合方法本文提出了一种基于多尺度几何分析的红外与可见光图像融合方法。
该方法首先将红外图像和可见光图像进行小波变换，得到它们在不同尺度下的频域表达。
然后，利用多尺度几何分析的方法对红外图像和可见光图像进行分解，并提取它们的边缘、角点和纹理等特征信息。
接下来，将提取到的特征信息通过加权平均的方式进行融合，得到最终的融合图像。
4. 实验结果与分析为了评估所提出的方法的性能，我们选择了一组红外与可见光图像进行了实验。
基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法研究
基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法研究基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法研究摘要：随着红外与可见光图像在各个领域中的应用越来越广泛，红外与可见光图像融合技术成为研究的热点之一。
本文针对红外与可见光图像融合算法的研究进行了综述，并重点详细介绍了基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法。
通过将红外与可见光图像进行小波分解，并融合低频分量和高频分量，达到优化融合结果的目的。
实验结果表明，该算法可以更好地保留红外图像的热点目标信息和可见光图像的目标细节信息，具有较好的融合效果。
1.引言随着红外与可见光技术的进步与发展，红外与可见光图像在军事、安防、医疗和航天等领域得到了广泛的应用。
由于红外与可见光图像的特性有所不同，需要将两者融合，以提高目标检测、跟踪和识别等应用的效果。
因此，红外与可见光图像融合技术成为研究的热点之一。
2.红外与可见光图像融合算法综述目前，红外与可见光图像融合算法主要包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等方法。
像素级融合方法是将两个图像的对应像素进行加权平均；特征级融合方法是提取两个图像的特征，然后将特征进行融合；决策级融合方法是根据各个图像的决策结果进行融合。
这些方法各有优缺点，无法完全满足应用需求。
因此，本文重点研究基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法。
3.基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法主要包括以下步骤：（1）对红外与可见光图像进行小波分解。
首先，将红外与可见光图像进行小波分解，得到各个尺度的低频分量和高频分量。
通过小波变换可以将图像在时域和频域同时进行分析，较好地保留了图像的空间和频率信息。
（2）对低频分量进行融合。
将红外与可见光图像的低频分量进行融合，可以保留红外图像的热点目标信息和可见光图像的目标细节信息。
（3）对高频分量进行融合。
将红外与可见光图像的高频分量进行融合，可以提取出更多的边缘和纹理信息。
（4）重构融合后的图像。
基于双鉴别器的红外与可见光图像融合算法
2014 年生成对抗网络被提出，Ma 等人 [2] 将生成对抗网 络的方法引入到图像融合中来，提出了一种基于生成对抗网 络的红外与可见图像融合方法，将融合表示为在对抗红外热 辐射信息和保留可见外观纹理信息之间的对抗游戏。此方法 是一个端到端模型，完美解决了传统方法需要设计复杂融合 规则的问题，但该方法仍存在一个主要问题，该方法的鉴别 器只能使融合图像保留更多可见光图像的纹理细节信息，而 忽视了红外图像中的细节和亮度信息，这样就使融合图像丢 失了大量的红外图像的信息。
表 1 中给出了测试集中所有图片客观评价指标的平均值， 我们方法能够在评估指标 CC，VIF 和 SCD 上获得最大的平均 值，这说明我们的融合图像与源图像之间的关联程度较高， 且主观视觉效果较好，进一步证明了本文算法中双鉴别器的 重要作用，对于 MG 和 EI，我们的方法仅次于 DDcGAN 取得了 第二的排名，这是由于 DDcGAN 可以使融合图像尽最大可能地 获取源图像的细节纹理信息，对于 EN，我们的方法取得了第 三名，这说明我们的方法的信息量较高，但是由于每一张图 像中显著区域的获取具有不确定性，尽管内容损失和感知损 失会会获取到大量源图像中的信息，但仍会丢失部分源图像 中的细节信息。
本文算法的网络架构主要由生成器和鉴别器两部分组 成，它们的结构都是基于卷积神经网络设计的。
生成器的网络结构如图 1 所示，生成器有八个卷积层， 卷积核大小为 3×3，每层的步幅设置为 1，为了保留图像的 细节信息，在前四个卷积层中添加了密集的短连接操作。除 此之外，每个卷积层都使用批标准化和 Leaky ReLU 激活函数， 而最后一个积层使用 tanh 激活函数来输出融合图像。
基于多尺度顶帽变换的红外与可见光图像融合
3. 基于多尺度顶帽变换的图像融合方法
顶帽变换对图像特征区域的尺寸大小极为敏感，结合多尺度中心环绕结构元素的信息捕获能力，本 文提出一种新的红外与可见光图像融合方法。
3.1. 图像特征信息抽取
假设 k 幅源图像分别记为 f1，……，fj，……，fk，(1 ≤ j ≤ k)。为抽取图像不同尺度的亮、暗特征区 域，对中心环绕结构元素进行多尺度扩展，则多源图像在不同尺度下的顶帽变换可表示为[6]：
结构通过尺度伸缩可以识别不同尺度的图像信息。根据不同的应用需求，可利用不同形状的结构元构建
中心环绕结构元素，本文选取“圆盘”中心环绕结构为基本结构元素。
2) 结构元素多尺度扩展
图像通常包含丰富的尺度特征区域和细节，用单一尺度结构元素仅能抽取与其尺度对应的图像特征，
不能有效地分析包含丰富特征信息的图像。为了有效地分析图像中的各种特征信息，多尺度形态学应运
数学形态学是一种数学逻辑严谨和算法简单的非线性分析方法，借助于特定结构元素可以捕捉图像 中目标形状、边缘等细节特征，具有增强图像特征信息、提高图像对比度的能力[1] [4]。红外图像通常细 节信息模糊、目标与背景对比度较低、灰度范围较窄，因此，红外与可见光图像融合目标不仅要保留丰 富的可见光图像细节信息，还要提高目标与背景的对比度，以利于人眼视觉和图像处理。综上可知，利 用形态学算法整合红外和可见光图像信息具有较好的优势。
NWTH= sj (x, y) f j (x, y) − f j Boi,s (x, y)
(3-1)
B= WTHsj (x, y) f j Boi,s (x, y) − f j (x, y)
(3-2)
上式中的标号 j 表示第 j 幅源图像，标号 s 表示在第 s 尺度下进行顶帽变换，Boi,s 表示尺度 s 处的中心环 绕结构元素。随着结构元素尺寸的增大，使用大尺寸结构元素抽取的特征区域会包含很多在小尺寸下抽
基于特征提取的红外与可见光图像融合
基于特征提取的红外与可见光图像融合陈天明;王俊琦;张星祥;任建岳【摘要】为提高红外与可见光图像融合的效果，加快融合算法处理速度，提出了一种基于特征提取的图像融合算法。
改进了数学形态学中的顶帽运算，用于提取源图像的特征图像及背景图像；设计融合规则，对特征图像及背景图像分别进行融合处理；最后重构得到融合图像。
另外，对本文融合方法的参数选择进行了分析，并且设计了适用于背景图像融合的自适应加权融合规则。
实验表明，该融合方法能有效获取源图像的特征信息，提供丰富的背景信息，运算速度快，易于硬件实现。
%To efficiently improve the fusion effect of infrared images and visible images as well as fusion speed,an al-gorithm based on feature extraction is proposed.Firstly the mathematical morphological top-hat operation is improved to extract the feature and background from the source images;then the fusion rules are designed to fuse the feature and background images.Finally the fused image is obtained by recomposing.Besides,parameter selection of the proposed method is analyzed,and a self-adaptive weighting fusion rule for background image fusion is designed.The experiment results indicate that the proposed method can efficiently extract feature information from sourceimage,provide abun-dant background information and improve the processing velocity for hardware achieving.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2016(046)003【总页数】6页(P357-362)【关键词】图像融合;特征提取;改进顶帽运算;红外图像;可见光图像【作者】陈天明;王俊琦;张星祥;任建岳【作者单位】中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 130033; 中国科学院大学，北京 100049;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 130033; 中国科学院大学，北京 100049;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 130033;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 130033【正文语种】中文【中图分类】TP751.1图像融合是将来自多个传感器的关于同一场景的源图像信息加以综合,充分获取源图像的互补信息同时合理利用冗余信息,令融合图像具有更丰富的光谱信息和更高的分辨率,得到对场景的全面、清晰、准确的理解,从而有利于人眼观察及后续图像处理[1]。
一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法
( A , B) i (
式中 , f k ( x , y ) 为尺度 k 下的近似图像 , L k 为低通滤 相邻尺度的近似图像间的差异构成小波变换的 系数即小波面 ω k ( x , y) = f k ( x , y ) - f k - 1 ( x , y ) ( k = 1 , 2 , …, N ) 图像的重构为
第 38 卷第 6 期 光 子 学 报 2009 年 6 月 AC TA P HO TON ICA SIN ICA
Vol. 38 No . 6 J une 2009
一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法 3
叶传奇1 ,2 ,王宝树1 ,苗启广1
( 1 西安电子科技大学 计算机学院 ,西安 710071) ( 2 河南科技大学 电子信息工程学院 ,河南 洛阳 471003)
f ( x , y) = 6 ω k ( x , y) + f N ( x , y )
k =1 N
( 5)
S TD ( R i A) ) / M EAN ( R i A) ) ) = ( ( S TD ( R i B) ) / M EAN ( R i B) ) 1
(
(
( 3)
( 6)
式中
M EAN ( R i j) ) = S TD ( R ) =
3
若区域 R 1 与区域 R 2 完全重叠 , 则在关联映 ( ( ) ( ) 射图中映射为 1 个区域 , R j) = R 1 = R 2 ; 若一个区域完全包含另一区域 , 如 R ( 1) < R ( 2) , 则在关联 映 射 图 中 映 射 为 2 个 区 域 , R1( j) = R ( 1) ,
( 对清晰程度 ,若 RRS ( R i A , B) ) > 1 , 表明图像 A 在该
可见光与红外图像融合技术研究的开题报告
可见光与红外图像融合技术研究的开题报告
题目：可见光与红外图像融合技术研究
研究背景：
在军事、安防、资源调查等领域中，同时采集可见光和红外图像已成为常规的手段。
由于可见光图像和红外图像在物理性质和成像原理上存在巨大的差异，因此如何将它
们有效地融合起来，以提高目标识别和跟踪的准确率至关重要。
近年来，随着计算机
技术和图像处理技术的不断发展，可见光与红外图像融合技术也得到了广泛的应用和
研究。
研究内容：
本文将从可见光与红外图像的成像原理和特点入手，探究两种图像融合的方法和技术，并提出一种基于多尺度分解和融合的优化算法。
具体内容如下：
1. 可见光和红外图像的成像原理和特点分析
2. 可见光和红外图像的融合方法分析
1）基于像素的融合方法
2）基于区域的融合方法
3）基于特征的融合方法
3. 提出一种基于多尺度分解和融合的优化算法
1）多尺度分解方法
2）信息熵融合方法
3）小波变换融合方法
4. 实验仿真和数据分析
1）数据集的采集和预处理
2）算法实现及实验仿真
3）实验结果分析和对比
研究意义：
本文旨在探究可见光与红外图像的融合方法和技术，并提出一种优化的算法，以提高可见光和红外图像融合后的目标检测和跟踪的准确度。
该研究对于实现军事、安防、资源调查等领域中的目标侦察和跟踪具有重要的应用价值。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
２０ ０ ８年 １ ２月
激 光 与 红 外
Ｌ ＥＲ ＆ Ｉ ＲＡＲ ＡＳ ＮＦ ＥＤ
Ｖｏ ． １３８， ．１ Ｎｏ ２
Ｄｅ ｅ ｅ ， ０ ｃ ｍｂ ｒ２ ０８
文章编号： ０－ ７（０８１— ６－ １ １ ０８２０）２１ ２ ４ ０ ５ ２ ０
ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ． ｈ ｒ ｂ ｈ ｐ ｃｆ ｆｖｓ ａ ｎ ｆ ｃ ｒ ｍｐ ｏ ｅ ａ ｇ ｌ． ｉ ａｌ ， ｖ ｌ ａｅ ｔ ｅ ｅｆｃ ｆｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｈ ｒ ｃｅ ｓｉ Ｔ ｅ ｅ ｙ ｔ ｅ ｓ ｅ ｉ ｃ ｏ ｉｕ ａ ｄ ｅ ｅ ｔａ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｌ ｒ ｅｙ Ｆ ｎ ｌ ｅ ａｕ ｔ ｈ ｆ ｔｏ ｅ ｕ ｔ ｉ ｃ ｉ ｌ ｙ ｅ ｈ
中图分 类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１ 文 献标 识码 ： Ａ
Ｍ ｅ ｈｏ ｆ Ｉ ｆ ａ ｅ ｎｄ Ｖｉｉ ｌ ｍ ａ ｅ Ｆｕ ｉ ｎ ｔ ｄ ｏ ｎ ｒ ｒ ｄ ａ ｓｂ ｅ Ｉ ｇ ｓｏ
Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ｕ ｔｆ ａ ｕ ｅ ｓｄ ｏ ｌｉｅ ｔ ｒ ｓ
ｔａ ｅｔ ｃ ｏ ｅｏｊ ｔ ｅｆｓｙｔｅ ｕｅｔｅｉ ａｅ ｌ ｅｅ ｈ ｈ ｂｓｄ ｏ ｅ ｐ ｒｔ ｅｔｒｓｏｄａｄ ｔ ｔｒ ｈｔ ｘ ａｔ ｎｔ ｂｅ ｉ ｒｌ ｎｆｓ ｈ ｍ ｇｓ ａ ｒｄｗ ｉ ａｅ ｎｔ ｅａ ｒ ｅｈｌ ｎ ｘ ｅ ｒ ｉ ｈ ｃｖ ｉ ｔ ｈ ｙ ｃ ｍ ｕ ｈ ｅｕ
２ Ｓ ｈｏ ｏ ｔ ａ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ Ｕ ｉ ｒ ｔ ｏ ｃｅｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ｅ ｉｇ Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ Ｃ ｉａ ． ｃｏｌ ｆ ｅ ｌ ｎｉ ｅ ｎ ， ｎ ｅｓｙ ｆ ｉｎｅａｄＴ ｃｎｌ Ｂ ｉｎ ， ｅ ｉ １０ ８ ，ｈｎ ； Ｍａ ｒ ｎ ｉ ｖ ｉ Ｓ ｏ ｙ ｊ ｊｇ ３ Ｃ ｍ ａｙｏ Ｃ ｉａＥｅｔ ｎ ｙｔｍ Ｆ ｃｉ ｎ ｎｅ ｎ ， ｅ ｉｇ１０４ ， ｈ ａ ． ｏ ｐｎ ｆ ｈｎ ｌ ｒ ｉ Ｓｓ ａｉｔ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ Ｂ ｉｎ ０ １ １Ｃ ｉ ） ｃｏｃ ｅ ｌｙ ｉ ｉ ｊ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｆａｅ ｍａ ｅ ｃ ｎａ ｎ ｄ ｔ ｍｐ ｒ ｔ ｒ ｎｏ ａｉｎ， ｕ ｔ ｐ ｌ ａｉ ｎ ｉ ｇｅ ｔ ｅ ｔ ｃｉ ｎ ｄ ｅ ｔ ｎ ｅ ｅ ｔ ｓｒ ｃ ：ｎ ｒ ｒｄ ｉ ｇ ｏ ｔｉ ｅ ｅ ｅ ａｕ ｅ ｉ ｆｒ ｔ ｍ ｏ ｂ ｔｉ ａ ｐ ｉ ｔ ｓ ｒ ａｌ ｒ ｓ ｔ ｕ ｏ ｉ ｈ ｒ ｎ ｓ ｃ ｏ ｙ ｉ ｒ ｏ ｄ ｆｃ ， ｕ ｈ ａ ａ ｏ ｔ ｓ ｎ ｅ ｋ ｖ ｉｓ ｅｃ Ｔ ｏ ｇ ｈ ｒ ｓ ｎ ｔ ｏ ｆｆ ｓｏ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｖ ｓ ａ ｆ ｃ ｆ ｅ ｅ ｔ ｓ ｃ ｓｂ ｄ ｃ ｎ ｒ ｔ ｄ ｗ ａ ｅｎ ｔ ． ｈ ｕ ｈ ｔ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔｍｅ ｈ ｄ ｏ ｉ ｎ ｃ ｎ ｉ ｒ ｖ ｈ ｉｕ ｌｅ ｅ ｔｏ ａ ａ ｕ ｉｆａ ｅ ｍａ ｅ ｉ ｉ ｔ ｌｃ ｎｉ ｅ ｏ ｓｎ ｌ ｎ ｉ ｃ ｕ ｉｎ ｗ ｉｈ ｎ ｇｅ ｔ ｈ ｆ ｅ ｃ ｆｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ａ ｐ ｆｃｏ ． ｎ ｒ ｒ ｄ ｉ ｇ ，ｔ ｓｓｉ ｏ ｆ ｄ ｔ ｉ ｇｅ ａ ｄ ｄｒ ｔ ｓｏ ｈ ｃ ｅ ｌ ｃ ｅ ｉ ｌ ｎ ｅｏ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ Ｓｙ ｗ ｔｒ ｌ ｎ ｅ ｆ ｔ ｎｕ ａ Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｍａ ｅ ａ ｔ ｅ ｅ ｅ ｒｈ ｏ ｈ ｅ ｐ ｃ ， ｒ ｖ ｈ ｘｓｅ ｃ ｕ ｉ ｎ Ｓｒ ｇ ｌ ｔ ｎ ｔ ｒ ｕ ｈ ｐ ｏ ｏ ｅ ａ ｍｅｈ ｄ ｈ ａ ｅ ｋ ｓｆ ｒ ｒｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｔｅ ｒ ｓ ｅ ｔ ｉ ｏ ｅ ｔ ｅ ｅ ｉ ｎ ｅ ｆ ｓｏ ｅ ｕ ａｉ ｈ ｏ ｇ ｒ ｐ ｓ ｔｏ ｈ ｍｐ ｔ ｏ
摘 要 ： 外 图像包 含 物体 的温度 信 息 ， 其存 在 对 比性 差、 理 弱 等缺 陷 ， 红 但 纹 限制 了应用 ， 目前 基 于 融合 的方法 能有 效 改善红 外 图像 的视 觉 效果 ， 局 限于 简单 的直接 融合 ， 但 忽略 了背景 等 因
素所含噪声的影响及各部分细节信息。文章在这方面做 了进一步的研究工作 ， 改进 了现有方 法的 融合规 则 ， 出先 将 目标从 背景 中提 取 出来 再 以温度 阈值 及 纹理 特 征 为依 据 分 层 次分 区 提 域 融合 ， 而在细 节上 极大 地 改进 了 目标 的视 觉效果 ， 高 了效 率。最 后对 融合 效果进 行 了定 从 提 量评价和比较。实验结果证明处理后的图像能够比原 图像获得更丰富的视觉信息。 关键 词 ： 见光 图像 ； 外 图像 ； 可 红 图像 融合 ； 理特 征 ； 纹 温度信 息
ＺＨＡＮＧ ， Ｕ ｎｇ ｍｅ ， ａ ． ａ ｇ ＣＨＥＮ ａ Ｙｕ Ｆ Ｄｏ — ｉ ＬＩＸｉｏ ｇ ｎ ， Ｃｈ ｏ
（ ． ｃｏｌ ｆ ｎｏ ｔｎＥ ｇ ｅｒ ｇ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ ｃ ｎｅａ ｄＴ ｃｎｌｇ ｅ ｉｇＢ ｉｎ ００ ３ Ｃ ｉａ １Ｓ ｈｏ ｏ ｆｒ ｉ ｎ ｉ ｅｉ ， ｎｖ ｓｙ ｆ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｙＢ ｉｎ ， ｅｉｇ１０ ８ ， ｈｎ ； Ｉ ｍａ ｏ ｎ ｎ ｅ ｉ Ｓ ｅ ｏ ｊ ｊ
・图像 与信 号处 理 ・
基 于 多 特 征 的红外 与 可见 光 图像 融合 方 法 的研 究
张 宇 付冬 梅 李 晓刚 陈 超 ， ， ，
（． １北京科技大学信息工程学院 ， 北京 １０ ８ ２ 北京科技大学 材料科学工程学院 ， ００ ３；． 北京 １０ ８ ； ０ ０ ３ ３ 中国电子系统设备工程公司 ， ． 北京 １０ ４ ） ０ １ １